本研究提出ClapFM-EVC框架，旨在解决高保真情感语音转换中的灵活性和可解释性问题。该框架通过自然语言提示或参考语音生成高质量的转换语音，并能够调节情感强度，研究结果验证了其有效性。

该文综述情感语音转换（EVC）研究，涵盖基于深度双向LSTM与神经合成器的多目标架构MTEVC、序列到序列模型、两阶段训练策略、双编码器与虚拟领域对偶、情感标签库网络、多任务学习、VAW-GAN解耦重组、预训练情感识别模型迁移及VC-GAN非平行转换等方法，客观与主观评估验证其有效性。